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admin 发表于 2021-6-11 13:15:55
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课程简介：
! ^7 |' ^! E% X2 {) Z/ i3 C这是一个数据驱动的时代，想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术，都离不开数据跟踪，本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算，通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示；从实战角度出发，让你在数据科学领域迈出重要的一步，开启Data Science职业之旅！8 N! K0 n- z# W8 E9 w# v! U' q% ^; Y
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8 W, P3 ?% f7 u' v( H) v———————————课程目录———————————
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第1章 实验环境的搭建* h. o8 Y9 j; n; S
本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook。包括如何在windows，Mac，linux等平台上安装Anaconda，以及Jupyter Notebook的基本启动使用方法。( ]1 h* D3 o8 v$ B- d I
1-1 导学视频.mp41-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍.mp41-3 Anaconda在Mac上的安装演示.mp41-4 Anaconda在windows上安装演示.mp41-5 Anaconda在Linux上的安装演示.mp41-6 Jupyter-notebook的使用演示.mp4* d3 b8 U* S; P, e& n+ D3 O
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第2章 Numpy入门6 B5 V+ m5 G& H& s2 B' f
本章将介绍Python数据科学领域里最基础的一个库——Numpy，回顾矩阵运算基础，介绍最重要的数据结构Array以及如何通过Numpy进行数组和矩阵运算。) \2 s6 [2 W* b- @# B! f' E
2-1 数据科学领域5个常用Python库.mp42-2 数学基础回顾之矩阵运算.mp42-3 Array的创建及访问.mp42-4 数组与矩阵运算.mp42-5 Array的input和output.mp4
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. ~1 S' [: N* m. v6 N* R第3章 Pandas入门
( \, g- l5 f% b# Z) J7 C3 o1 |& I本章将介绍Python数据科学领域用于数据分析最重要的一个库——Pandas。将从pandas里最重要的两种数据结构Series和DataFrame开始，介绍其创建和基本操作，通过实际操作理解Series和DataFrame的关系。, J5 h$ ?8 H" \; ?
3-1 Pandas Series.mp43-2 Pandas DataFrame.mp43-3 深入理解Series和Dataframe.mp43-4 Pandas-Dataframe-IO操作.mp43-5 DataFrame的Selecting和indexing.mp43-6 Series和Dataframe的Reindexing.mp43-7 谈一谈NaN.mp43-8 多级Index.mp43-9 Mapping和Replace.mp4
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3 _7 A4 ^3 n2 g$ K' @第4章 Pandas玩转数据& S$ L+ r7 ]) w0 @# b
本章是Pandas的进阶。我们会使用Pandas进行高级的数据分析操作，包括如何去做数据清洗、预处理和排序等数学计算，数据的分箱技术，分组技术，聚合技术，以及透视表等。& {3 W- q; R5 J9 P3 z$ C
4-1 DataFrame的简单数学计算.mp44-2 Series和DataFrame的排序.mp44-3 重命名Dataframe的index.mp44-4 DataFrame的merge操作.mp44-5 Concatenate和Combine.mp44-6 通过apply进行数据预处理.mp44-7 通过去重进行数据清洗.mp44-8 时间序列操作基础.mp44-9 时间序列数据的采样和画图.mp44-10 数据分箱技术Binning.mp44-11 数据分组技术GroupBy.mp44-12 数据聚合技术Aggregation.mp44-13 透视表.mp44-14 分组和透视功能实战.mp4
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7 P7 w1 m' k$ a7 ~2 w. `( l: V第5章 绘图和可视化之Matplotlib" W2 f, {* R9 S( s8 d
数据的可视化是数据分析领域里非常重要的内容。本章会学习Matplotlib的基本使用，包括如何对Pandas里的Series和DataFrame绘图， 以及图形样式和显示模式的设置等内容。/ B& p% g7 z. o: g1 G7 u
5-1 Matplotlib介绍.mp45-2 matplotlib简单绘图之plot.mp45-3 matplotlib简单绘图之subplot.mp45-4 Pandas绘图之Series.mp45-5 Pandas绘图之DataFrame.mp45-6 直方图和密度图.mp4: o# r. u( \" {2 M. S
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第6章 绘图和可视化之Seaborn
. p8 b$ ]9 y' m6 u! x. O. S" Z9 K, ISeaborn是对Matplotlib的进一步封装，其强大的调色功能和内置的多种多样的绘图模式，使之成为当下最流行的数据科学绘图工具。本章将介绍Seaborn的基本使用，以及和matplotlib的功能对比。6 K# v" F; x* e3 B4 t7 `
6-1 seaborn介绍.mp46-2 seaborn实现直方图和密度图.mp46-3 seaborn实现柱状图和热力图.mp46-4 seaborn图形显示效果的设置.mp46-5 seaborn强大的调色功能.mp4& x. o+ { \5 D
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第7章 数据分析项目实战, ]/ e6 l1 C* q% F( m' ~% y
通过前六章的学习，我们基本上掌握了数据分析领域里主要工具的使用，本章将通过一个股票市场的分析实战项目，和大家一起用学过的知识去分析数据，进而得到有用的信息。
! [/ d- ^( f: [; a$ o7-1 实战准备.mp47-2 股票市场分析实战之数据获取.mp47-3 股票市场分析实战之历史趋势分析.mp47-4 股票市场分析实战之风险分析.mp49 W( z: F1 `& u# j4 p( d
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第8章 课程总结( ` T: R, @2 r$ ] y, V
本章的总结不是对前面8章内容的汇总，而是给大家指明了一条继续学习和锻炼的道路。希望大家坚持练习，早日修成正果。% j1 u; @, C5 G! N0 O" G; ?- S' ^
8-1 总结.mp4
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